ההבדל בין ניתוח אשכול וגורמים

תוֹכֶן

• מטרה
• מורכבות
• פיתרון
• יישומים

ניתוח אשכול וניתוח גורמים הם שתי שיטות סטטיסטיות לניתוח נתונים. שתי צורות ניתוח אלה משמשות רבות במדעי הטבע והתנהגות. גם ניתוח האשכול וגם ניתוח הגורמים מאפשרים למשתמש לקבץ חלקים מהנתונים ל"אשכולות "או ל"גורמים", בהתאם לסוג הניתוח. יש חוקרים החדשים בשיטות ניתוח אשכול וגורמים עשויים לחוש ששני סוגי הניתוח הללו דומים באופן כללי. בעוד שניתוח אשכולות וניתוח גורמים נראים דומים על פני השטח, הם נבדלים זה מזה בדרכים רבות, כולל ביעדים הכלליים ויישומיהם.

מטרה

לניתוח אשכולות וניתוח גורמים יש יעדים שונים. המטרה הרגילה של ניתוח גורמים היא להסביר מתאם במערכת נתונים ולקשר משתנים זה לזה, בעוד שמטרת ניתוח האשכולות היא לטפל בהטרוגניות בכל מערך נתונים. ברוחו, ניתוח אשכולות הוא סוג של סיווג, ואילו ניתוח גורמים הוא סוג של פישוט.

מורכבות

המורכבות היא שאלה אחת לגבי ניתוח גורמים וניתוח אשכולות זה מזה: גודל הנתונים משפיע באופן שונה על כל ניתוח. ככל שגדלת הנתונים גדלה, ניתוח האשכול הופך למישוש חישובי. זה נכון מכיוון שמספר נקודות הנתונים בניתוח אשכול קשור ישירות למספר פתרונות האשכול. לדוגמה, מספר הדרכים לחלק עשרים עצמים ל -4 אשכולות בגודל שווה הוא מעל 488 מיליון. זה הופך את השיטות החישוביות הישירות, כולל קטגוריית השיטות שאליהן משתייך ניתוח הגורמים, לבלתי אפשריות.

פיתרון

למרות שהפתרונות הן לניתוח גורמים והן לבעיות בניתוח אשכולות הן סובייקטיביות במידה מסוימת, ניתוח גורמים מאפשר לחוקר לספק פיתרון "הטוב ביותר", במובן זה שהחוקר יכול לייעל פן מסוים בפתרון (אורתוגונליות, קלות פרשנות וכן הלאה). זה לא נכון לניתוח אשכולות, מכיוון שכל האלגוריתמים שיכולים להניב פיתרון ניתוח אשכולות מיטביים אינם יעילים חישוביים. מכאן שחוקרים המשתמשים בניתוח אשכולות אינם יכולים להבטיח פיתרון מיטבי.

יישומים

ניתוח גורמים וניתוח אשכולות נבדלים זה מזה באופן השימוש בהם על נתונים אמיתיים. מכיוון שלניתוח גורמים יש את היכולת להפחית מערך משתנים לא מסודר למערך גורמים קטן בהרבה, הוא מתאים לפישוט מודלים מורכבים. לניתוח גורמים יש גם שימוש מאשש, בו החוקר יכול לפתח מערך של השערות לגבי קשר בין משתנים בנתונים. לאחר מכן החוקר יכול לבצע ניתוח גורמים במערך הנתונים כדי לאשר או להכחיש את ההשערות הללו. לעומת זאת, ניתוח אשכול מתאים לסווג עצמים לפי קריטריונים מסוימים. לדוגמה, חוקר יכול למדוד היבטים מסוימים בקבוצה של צמחים שהתגלו לאחרונה ולמקם צמחים אלה בקטגוריות מינים על ידי שימוש בניתוח אשכולות.